1. Inteligencia de Negocios
- Inteligencia de Negocios
- Business Intelligence
- Contexto en el que surge el Business Intelligence
- Diferencias entre sistemas operacionales e informacionales
- De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato
- DIKW
- ¿Cuál es el DIKW real que necesitamos?
- Corporate Performance Management
- La pirámide de la información
- Organizaciones basadas en la estrategia
- Mapa estratégico
- Cuadros de Mando
- Visualización
- ¿Por qué Big Data viene para unirse a BI?
- Omnicanalidad
- Los distintos orígenes de datos
- Hemos aprendido
2. Tipos de Analítica
- Tipos de Analítica
- Enfoque multidisciplinar
- Disciplinas científicas
- De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
- Perspectivas de analítica
- Deep Learning
- Hemos aprendido
3. DataWarehouse
- DataWarehouse
- Qué es un DataWarehouse
- Contenido del DataWarehouse
- Reglas para crear un DataWarehouse
- Procesos ETL
- Actualización y automatización
- Alojamiento del DW
- Motores de Bases de Datos
- DataWarehouse y DataLake
- DataWarehouse en la nube
- Calidad del dato: Data Management
- Áreas del Data Management
- Hemos aprendido
4. Data Mining
- Data Mining
- Qué es Data Mining
- Etapas y ejemplos de Data Mining
- Generación de Insights
- Panorámica de herramientas para Data Mining
- Algoritmos Descriptivos
- Algoritmos Predictivos
- Business Intelligence y Data Mining
- Business Intelligence y Data Mining
- BI, Big Data y Data Mining
- Usos de Data Mining
- Cubos OLAP
- Ejemplo diseño OLAP
- Hemos aprendido
5. Arquitectura y Herramientas de BI
- Arquitectura de BI
- DataWarehouse y DataMarts
- Creación de un sistema de BI
- Arquitectura de un sistema de BI
- Herramientas
- Tableau
- QlikView y QlikSense
- Pentaho
- Microsoft OLAP
- IBM Cognos
- MicroStrategy
- Power BI
- Reflexión sobre las herramientas
- Hemos aprendido
6. Gestión de proyectos de BI
- Gestión de proyectos de BI
- Introducción al agilismo
- ¿Por qué existe el enfoque “ágil”?
- Entrega dirigida por el valor de negocio
- Valores añadidos de la propuesta ágil
- Enfoque ágil vs Enfoque “tradicional”
- Cambio en la Triple Restricción
- Los 4 valores fundamentales del enfoque ágil
- Otros principios básicos de la gestión ágil de proyectos
- Resumen de diferencias entre los enfoques Ágil y Tradicional
- Por qué Inteligencia de Negocios implica ser ágil
- Metodologías Ágiles
- Scrum
- Elementos de Scrum
- Roles en Scrum
- Kanban
- Lean
- Relación entre metodologías ágiles
- Nuevas Propuestas ágiles de gestión
- Liderazgo en un entorno ágil
- El líder sirviente
- Liderazgo y coaching para las personas
- Hemos aprendido
7. Ámbitos de aplicación
- Ámbitos de aplicación
- Customer Analytics
- La importancia del Customer Analytics
- Casos de uso de Customer Analytics
- User Experience (UX)
- Casos de uso de User Experience
- Business Analytics
- La importancia del Business Analytics
- Casos de uso de Business Analytics (1)
- Casos de uso de Business Analytics (2)
- RRHH Analytics
- La importancia del RRHH Analytics
- Casos de uso de RRHH Analytics
- Text Analytics
- La importancia del Text Analytics
- Nubes de Palabras y Redes Semánticas
- Casos de uso de Text Analytics
- Panorámica de herramientas de Text Analytics
- Hemos aprendido
8. Transformación Digital y BI
- Transformación Digital y BI
- La Digitalización de las empresas
- La Transformación Digital
- Ventajas y problemas del cambio digital
- Casos de digitalización
- La cultura digital
- Proceso de digitalización
- Transformación Digital: Del BI al Big Data
- Las V’s del Big Data
- Datificación
- Datificación – volúmenes de datos
- Business Intelligence Vs Big Data
- Ciclo de Vida de Big Data
- Problemática con Big Data
- Internet de las cosas
- Qué es Internet de las cosas (IoT)
- Estado actual y futuro
- Capacidades del IoT
- Inteligencia Artificial en IoT
- Tecnología
- IoT en los hogares y la sociedad
- Industria 4.0
- Impacto en las Fintech
- Casos de Uso de IoT (1)
- Casos de Uso de IoT (2)
- Smart Cities
- Casos de uso de Smart Cities
- Hemos aprendido
9. Lo que está por venir en BI
- Lo que está por venir en BI
- Visualización de datos en 3D
- BIM
- Tiempo Real + IoT + Cloud
- Machine Learning + Inteligencia Artificial
- DataOps
- DataOps – Implicaciones
- Democratización del dato
- Madurez en la gestión y uso de los datos
- Hemos aprendido
